DataScience-Docker

Acerca de este Repositorio

Este repositorio proporciona una configuración optimizada y lista para usar de un entorno de desarrollo para Python 3.12.3 enfocado en Ciencia de Datos. Utilizando Docker, facilita la creación de un ambiente aislado y reproducible, eliminando las complicaciones de la configuración manual.

Características Principales:

• Entorno Dockerizado: Utiliza Docker para encapsular todas las dependencias y configuraciones necesarias, garantizando la portabilidad y consistencia del entorno de desarrollo.

• Integración con Jupyter: Incluye Jupyter Lab para el análisis interactivo de datos y la creación de documentos reproducibles.

• Gestión de Dependencias con Poetry: Simplifica la gestión de bibliotecas y dependencias de Python con Poetry, facilitando la instalación, actualización y distribución de paquetes.

Este repositorio es ideal para aquellos que desean iniciar rápidamente proyectos de Ciencia de Datos sin preocuparse por la configuración del entorno. ¡Empieza a explorar y desarrollar tus ideas sin obstáculos!

Requisitos Previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener instalados los siguientes programas:

1. Docker: Guía de instalación de Docker
2. Git: Guía de instalación de Git
3. Visual Studio Code (VSC): Descargar Visual Studio Code

La instalación de Visual Studio Code es opcional, pero se recomienda especialmente si tienes experiencia programando. Si eres principiante, puedes optar por no instalarlo.

Instrucciones de Instalación

Clonar el Repositorio

1. Elige una ubicación en tu computadora para clonar el repositorio. Abre tu terminal y ejecuta el siguiente comando:

   git clone https://github.com/cuauhtemocbe/DataScience-Docker.git
   

   Este comando creará una carpeta llamada DataScience-Docker en tu máquina.

2. ⚠️Importante :⚠️ Crear un archivo .env dentro de la carpeta DataScience-Docker

Configuración con Visual Studio Code (Opción Avanzada)

Si prefieres usar Visual Studio Code para desarrollar o ejecutar los notebooks, sigue estos pasos:

1. Abre Visual Studio Code y selecciona File > Open Folder. Luego elige la carpeta DataScience-Docker para abrir el repositorio.
2. Instala la extensión Dev Containers desde el Marketplace de VSC.
3. Abre la Paleta de Comandos (Command Palette) con Shift + Ctrl + P y escribe Dev Containers: Rebuild and Reopen in Container. Ejecútalo para construir y levantar el contenedor Docker.
4. En el explorador de archivos (Ctrl + Shift + E), navega hasta la carpeta notebooks y abre el archivo Hello-Pandas.ipynb.
5. Ejecuta el notebook; al inicio te solicitará seleccionar un kernel, elige Python 3.12.3.
6. Distruta

Configuración con Jupyter Lab (Opción Sencilla)

Si prefieres utilizar Jupyter Lab con Docker, sigue estos pasos:

1. Desde la terminal, dentro de la carpeta DataScience-Docker, ejecuta el siguiente comando para construir y levantar el contenedor:

   docker compose up -d
   

2. Luego, ejecuta el siguiente comando para ingresar al contenedor y utilizar la terminal:

   docker exec -it datascience bash
   

3. Dentro del contenedor, inicia el servicio de Jupyter Lab con el siguiente comando:

   jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root --NotebookApp.token=''
   

4. Finalmente, abre el siguiente enlace en tu navegador: http://localhost:8888/lab/tree/notebooks

5. Navega en el explorador a la carpeta notebooks, y abre prueba el notebook Hello-Pandas.ipynb.

6. Disfruta.

Agregando nuevas bibliotecas

Si deseas ampliar las capacidades de tu entorno de desarrollo añadiendo nuevas bibliotecas, sigue estos sencillos pasos:

1. Accede al contenedor ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

   docker exec -it datascience bash
   

2. Una vez dentro del contenedor, puedes utilizar Poetry para agregar nuevas bibliotecas. Por ejemplo, si deseas agregar la popular biblioteca de visualización de datos, seaborn, simplemente ejecuta:

   poetry add seaborn
   

Con estos pasos, podrás expandir rápidamente las funcionalidades de tu entorno de desarrollo para satisfacer tus necesidades específicas.

Enlaces de Interés

• Poetry: Sitio oficial de Poetry